Microsoft Developing AI Apps and Agents on Azure (AI-103日本語版) : AI-103日本語

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Microsoft Developing AI Apps and Agents on Azure (AI-103日本語版) Sample Questions:

1. App1という名前のPythonアプリケーションがあり、それがProject1という名前のMicrosoft Foundryプロジェクトと統合されています。
App1が以下の要件を満たしていることを確認する必要があります。
* Microsoft Entra マネージド ID を使用して認証します
* Azure OpenAI Responses API を使用して、デプロイ済みのモデルにプロンプ​​トを送信します。Python コードをどのように完成させるべきですか？回答するには、回答領域で適切なオプションを選択してください。
注：正解ごとに1ポイントが加算されます。

2. Microsoft Foundry プロジェクトがあり、Azure Blob Storage に保存されているスキャンされた PDF 請求書を取り込んでいます。各請求書には印刷された明細項目が含まれており、表形式のレイアウトになっています。
抽出された結果は構造化されたJSON形式で保存され、検索拡張生成(RAG)ソリューションにおけるエージェントの基礎データとして使用されます。
以下の要件を満たす単一のアナライザーを作成する必要があります。
* さまざまなテンプレートから請求書番号、請求書日付、ベンダー名、合計金額を抽出します。
* 信頼度スコアを返すので、信頼度が 0.80 未満の結果は上司のレビューに回すことができます。何を使うべきですか?

A) 請求書フィールドと信頼度スコアを抽出するために、グラウンディングガードレールが有効になっているFoundryエージェント
B) Foundry Tools の Azure Content Understanding の事前構築済み documentSearch アナライザーと、ルーティング用の Azure AI Search 結果からの search.score
C) Foundry Tools の Azure Content Understanding 事前構築済みレイアウトアナライザー
D) Foundry Tools のカスタム Azure Content Understanding アナライザー。必要なフィールドを抽出フィールドとして定義し、ルーティングのために信頼度スコアを返します。

3. モデルのデプロイメントを含む Microsoft Foundry プロジェクトがあります。
Azure OpenAl v1 APIとDefaultAzureCredentialを使用してデプロイメントを呼び出すアプリケーションがあります。
御社の開発者は、az login を実行した後でも、推論リクエストを送信する際に HTTP 403 エラーを受け取ります。
開発者がモデル推論を実行できることを確認する必要があります。ソリューションは最小権限の原則に従う必要があります。
開発者にはどのロールベースアクセス制御(RBAC)ロールを割り当てるべきですか？

A) Cognitive Servicesユーザー
B) 貢献者
C) Cognitive Services OpenAl ユーザー
D) コグニティブサービスデータリーダー

4. Microsoft Foundry プロジェクトにチャット アプリがあり、Azure AI Search のベクトル化インデックスがあります。
以下の要件を満たすには、インデックスに接続する必要があります。
複雑な質問では、複数の情報チャンクから情報を取得する必要があります。
* 複数ターンにわたる会話は、情報検索計画に影響を与える必要がある。
* 遅延を削減するため、データ取得は並列で実行する必要があります。
どの検索方法を用いるべきでしょうか？

A) 古典的な検索拡張生成 (RAG)
B) 反復検索
C) 思考の連鎖
D) エージェント型検索拡張生成 (RAG)

5. Agent1は、Contoso製品に関する顧客からの質問にのみ回答するように設定する必要があります。このソリューションは、ビジネス要件を満たさなければなりません。
あなたはどうすべきでしょうか？

A) 温度パラメータの値を増加させます。
B) 少数のショットの例を追加します。
C) トップpサンプリングを適用します。
D) システムメッセージの指示を変更します。

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